Intelligent BioMicrosystems Lab
화학공학과 조용민
Intelligent BioMicrosystems Lab은 마이크로플루이딕스, 컴퓨터 비전, 머신러닝 등 첨단 공학 기술을 융합하여 신경생물학 및 노화 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 동물 모델(C. elegans, Daphnia 등)을 활용하여 외부 자극에 대한 신경계의 반응과 행동 변화를 정밀하게 분석하고, 이를 통해 생명체의 건강과 노화 과정을 시스템 수준에서 이해하고자 합니다.
연구실의 주요 연구 분야는 마이크로플루이딕스 기반의 실험 플랫폼 개발, 고처리량 신경 영상 및 행동 데이터 수집, 그리고 컴퓨터 비전 및 머신러닝을 활용한 데이터 분석입니다. 이러한 기술적 기반 위에서, 개체별 행동 추적, 표현형 분석, 신경회로 기능 연구 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 특히, 자동화된 실험 및 분석 시스템을 통해 대규모 데이터를 신속하고 정확하게 처리할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
노화 및 건강수명 연구는 연구실의 또 다른 핵심 분야입니다. 다양한 유전적, 환경적 요인이 수명과 건강에 미치는 영향을 규명하기 위해, 장기 행동 추적 및 표현형적 나이 예측 모델을 개발하고 있습니다. 이를 통해 노화의 메커니즘을 심층적으로 이해하고, 건강수명 연장 및 노화 관련 질환의 예방·치료에 기여하고자 합니다.
연구실은 다학제적 접근을 바탕으로, 신경과학, 생명공학, 데이터사이언스, 화학공학 등 다양한 분야와의 협력을 통해 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 또한, 열정 있는 학부생 및 대학원생을 적극적으로 모집하여, 함께 성장하고 도전하는 연구 문화를 지향합니다.
Intelligent BioMicrosystems Lab은 미래 생명과학 및 바이오헬스 분야의 발전을 선도할 수 있는 창의적이고 융합적인 연구를 지속적으로 추진하고 있습니다. 첨단 기술과 생명과학의 융합을 통해, 건강한 삶과 장수에 기여하는 연구실로 자리매김하고자 합니다.
Microfluidics
C. elegans Neurobiology
High-throughput Platforms
마이크로플루이딕스 기반 신경생물학 연구
Intelligent BioMicrosystems Lab은 마이크로플루이딕스(microfluidics) 기술을 활용하여 동물 모델, 특히 C. elegans와 Daphnia의 신경계 기능과 행동을 정밀하게 연구합니다. 마이크로플루이딕스는 미세한 유체 흐름을 정밀하게 제어할 수 있는 기술로, 실험 동물에 다양한 외부 자극(기계적, 화학적, 온도 등)을 정확하게 가할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 기존의 실험 방식으로는 불가능했던 복합적이고 동시적인 자극 실험이 가능해졌으며, 신경회로의 기능적 역할을 체계적으로 분석할 수 있습니다.
이 연구실에서는 마이크로플루이딕스 플랫폼을 개발하여 고처리량(high-throughput) 신경 영상 및 행동 분석을 수행합니다. 예를 들어, C. elegans의 신경 반응을 실시간으로 관찰하고, 다양한 환경 조건에서의 행동 변화를 정량적으로 측정합니다. 이러한 기술은 신경계의 발달, 노화, 감각 통합, 신경 펩타이드의 역할 등 다양한 생물학적 현상을 심층적으로 이해하는 데 기여하고 있습니다.
최근에는 노화와 관련된 인지 기능 저하 연구에도 마이크로플루이딕스 기반 플랫폼을 적용하고 있습니다. 이를 통해 연령에 따른 신경 및 행동 변화, 그리고 이를 조절하는 유전적·환경적 요인을 규명하고, 건강수명 연장 및 노화 관련 질환의 기전을 밝히는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
컴퓨터 비전 및 머신러닝을 활용한 행동 및 표현형 분석
연구실은 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 접목하여 동물의 행동 및 표현형을 정량적으로 분석하는 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 이미지 기반의 데이터에서 생물학적으로 의미 있는 행동 및 형태학적 특징을 추출하기 위해, 전통적인 영상처리 기법과 딥러닝 기반 알고리즘을 개발 및 적용하고 있습니다. 이를 통해 동물의 건강 상태, 노화 진행 정도, 약물 반응 등 다양한 생리적 변화를 정밀하게 평가할 수 있습니다.
특히, Daphnia와 C. elegans를 대상으로 한 고처리량(high-throughput) 행동 추적 및 표현형 분석 플랫폼을 구축하여, 개체별 장기 행동 및 수명 추적이 가능하도록 하였습니다. 머신러닝 기반 예측 모델을 통해 약물 처리나 환경 변화에 따른 표현형적 나이(phenotypic age)를 예측하고, 건강수명 및 노화 연구에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 데이터의 자동화된 분석을 가능하게 하여, 실험 효율성과 신뢰도를 크게 향상시켰습니다.
더불어, 연구실은 행동 데이터와 신경 영상 데이터를 통합적으로 분석하여, 신경회로의 기능적 변화와 행동적 결과 간의 연관성을 규명하고 있습니다. 이를 통해 노화, 신경질환, 환경 스트레스 등 다양한 조건에서의 생물학적 반응을 시스템 수준에서 이해하고, 새로운 바이오마커 및 치료 타겟을 발굴하는 데 기여하고 있습니다.
노화 및 건강수명 연구를 위한 정량적 시스템 생물학 접근
Intelligent BioMicrosystems Lab은 노화와 건강수명(healthspan)에 대한 정량적 시스템 생물학 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 다양한 유전적, 환경적, 확률적 요인이 생명체의 수명과 건강에 미치는 영향을 규명하기 위해, 고처리량 자동화 플랫폼과 정교한 데이터 분석 기법을 개발하고 있습니다. 이를 통해 개체별 행동, 생리적 변화, 신경 기능 등을 장기간 추적하며, 노화의 메커니즘을 다각도로 탐구합니다.
연구실은 C. elegans와 Daphnia를 모델로 하여, 약물 처리, 온도 변화, 영양 상태 등 다양한 조건에서의 수명 및 건강수명 변화를 체계적으로 분석합니다. 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여, 표현형적 나이와 건강 상태를 정량적으로 평가하고, 노화 관련 바이오마커를 발굴합니다. 또한, 신경계의 기능적 변화와 행동적 특성 간의 상관관계를 분석하여, 노화에 따른 인지 기능 저하 및 신경질환의 기전을 밝히는 데 주력하고 있습니다.
이러한 연구는 노화의 근본 원인과 건강수명 연장에 대한 새로운 통찰을 제공하며, 향후 노화 관련 질환의 예방 및 치료 전략 개발에 중요한 기초 자료를 제공합니다. 정량적 시스템 생물학적 접근은 복잡한 생명 현상을 통합적으로 이해하는 데 필수적인 방법론으로, 연구실의 핵심 역량 중 하나입니다.
1
Advanced Neural Functional Imaging in C. elegans Using Lab-on-a-Chip Technology
Youngeun Kwon, Jihye Kim, Ye Bin Son, Sol Ah Lee, Shin Sik Choi, Yongmin Cho
Micromachines, 2024
2
Pickering-type Phase Change Capsules for Skin-temperature-controllable Sunscreen Formulation
Jiyoon Park, Yeongyeong Kim, Hyunji Lee, Chimin Song, Seongeun Kang, Yongmin Cho†, Joohyung Lee†
Polymer(Korea), 2024
3
Dynamic temperature control in microfluidics for in vivo imaging of cold-sensing in C. elegans
Sol Ah Lee*, Yongmin Cho*, William R Schafer, Hang Lu
Biophysical Journal, 2024
